使用BERT进行长文本的问答任务时，可以通过滑动窗口的方式将长文本分成多个子文本，然后逐个子文本进行问答。

以下是一个使用Python的代码示例，使用Hugging Face库中的transformers库来加载BERT模型和tokenizer，并使用滑动窗口方法进行长文本的问答：

from transformers import BertTokenizer, BertForQuestionAnswering
import torch

def sliding_window(text, window_size, stride):
    windows = []
    start = 0
    while start < len(text):
        end = min(start + window_size, len(text))
        windows.append(text[start:end])
        start += stride
    return windows

def answer_questions(long_text, question):
    tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
    model = BertForQuestionAnswering.from_pretrained('bert-base-uncased')

    # 分词和编码
    encoding = tokenizer.encode_plus(question, long_text, return_tensors='pt')
    input_ids = encoding['input_ids']
    attention_mask = encoding['attention_mask']

    # 滑动窗口
    windows = sliding_window(long_text, window_size=512, stride=256)

    answers = []
    for window in windows:
        # 对每个子文本进行编码
        encoding = tokenizer.encode_plus(question, window, return_tensors='pt')
        window_input_ids = encoding['input_ids']
        window_attention_mask = encoding['attention_mask']

        # 模型预测答案
        with torch.no_grad():
            outputs = model(input_ids=window_input_ids, attention_mask=window_attention_mask)
            start_scores = outputs.start_logits
            end_scores = outputs.end_logits

        # 获取最有可能的答案
        start_index = torch.argmax(start_scores)
        end_index = torch.argmax(end_scores)
        answer = tokenizer.convert_tokens_to_string(tokenizer.convert_ids_to_tokens(window_input_ids[0][start_index:end_index+1]))
        answers.append(answer)

    return answers

# 示例用法
long_text = "这是一个很长的文本，包含很多信息。这个文本可以被切分成多个子文本，并使用BERT模型进行问答。"
question = "这个文本可以被切分成几个子文本？"
answers = answer_questions(long_text, question)
print(answers)

在上述示例中，sliding_window函数用于将长文本切分成多个子文本，可以指定窗口大小和滑动步长。answer_questions函数用于对每个子文本进行问答，并返回所有答案。在循环中，对每个子文本都进行编码，并使用BERT模型预测答案的开始和结束位置。最后，根据预测的位置提取出答案，并将所有答案存储在一个列表中返回。

请注意，上述示例中使用的是BERT的base模型，你也可以根据需要使用其他预训练的BERT模型。另外，窗口大小和滑动步长可以根据具体的任务和文本长度进行调整。